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龙图腾网恭喜中国科学院空天信息创新研究院申请的专利一种滑坡易发性评估方法、装置、设备及可读存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113822522B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-09-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110698085.5，技术领域涉及：G06N3/006；该发明授权一种滑坡易发性评估方法、装置、设备及可读存储介质是由王福涛;周艺;王世新;熊义兵;王振庆;王敬明设计研发完成，并于2021-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种滑坡易发性评估方法、装置、设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种滑坡易发性评估方法、装置、设备及可读存储介质，涉及地质灾害防治技术领域，该方法包括以下步骤：筛选出样本区域的滑坡易发性致灾因子；将所述滑坡易发性致灾因子与从所述样本区域采集到的滑坡样本集组合在一起，得到致灾因子‑样本集；将所述致灾因子‑样本集作为训练使用的输入数据，采用深度学习方式，得到用于生成待评估区域的滑坡易发性结果的蚁群优化算法‑深度信念网络模型，本发明通过将深度信念网络模型与蚁群优化算法相结合运用到滑坡易发性评估中，并通过筛选出样本区域的滑坡易发性致灾因子，优选出弱相关特征的滑坡易发性致灾因子，实现了深度学习模型在滑坡易发性等防灾减灾应用中的更多价值。

本发明授权一种滑坡易发性评估方法、装置、设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种滑坡易发性评估方法，其特征在于，包括以下步骤：利用皮尔逊相关系数和随机森林特征重要性排序，筛选出样本区域的滑坡易发性致灾因子，其中，所述滑坡易发性致灾因子均为弱相关的地理-环境因子；将所述滑坡易发性致灾因子与从所述样本区域采集到的滑坡样本集组合在一起，得到致灾因子-样本集；将所述致灾因子-样本集作为训练使用的输入数据，采用深度学习方式，得到用于生成待评估区域的滑坡易发性结果的蚁群优化算法-深度信念网络模型；在蚁群优化算法-深度信念网络模型的训练过程中使用启发式蚁群算法寻找最佳路径并不断迭代，以寻找蚁群优化算法-深度信念网络模型的最佳组合以及最佳参数，直至迭代次数最大，得到组合以及参数最优的蚁群优化算法-深度信念网络模型；所述蚁群优化算法-深度信念网络模型的参数中，激活函数采用双曲正切函数，优化器采用自适应矩估计优化器，优化策略采用批标准化优化策略，使用岭回归权值衰减项正则化和早停法，损失函数采用交叉熵以及岭回归调整项。

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